异构网络中基于能效优化的D2D资源分配机制

发布时间：2021-03-01 17:04

　　针对异构网络中D2D通信复用蜂窝用户频谱时存在的频谱分配问题,该文提出一种基于改进离散鸽群优化（PIO）算法的D2D通信资源分配机制。通过设置信干噪比（SINR）门限值来保证用户的通信服务质量（QoS）,采用功率控制算法为用户设置发射功率,使用基于运动权值的二进制离散鸽群优化（MWBPIO）算法为D2D用户进行资源分配,并将D2D通信技术与中继技术进行有效结合,为边缘用户建立D2D中继链路,保证边缘用户的通信质量,最大化系统性能目标。仿真结果表明,该方案有效抑制了异构通信系统中引入D2D用户后导致的干扰问题,提高了边缘用户的通信质量和系统的频谱利用率以及系统的能效。 

【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(02)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

异构蜂窝网络通信系统模型

本文改进后的运动权值r(t)随迭代次数的增大而减小的变化趋势如图3。当0≤t≤0.5tmax时，结合指数函数变化趋势和余弦函数在[0π]范围内的变化趋势，让r(t)缓慢地非线性衰减，根据经验取值，其中b=1,c=d=0.3。为了验证所设参数的合理性，通过实验进行选取，给出了在范围(0.5～1.0)内19个不同的a值，适应度评价函数Rosenbrock的20次最优值及平均值的变化如表1，当a∈(0.50 0.65)时，算法的适应值较稳定，当a=0.55时，适应值较优，因此，a值取为0.55。在寻优搜索前期，相比于标准鸽群算法中的r(t)，本文提出的r(t)减小的速度较慢，可以防止算法过早陷入局部最优；试验中给出了在范围(1～3)内9个不同的e值，适应度评价函数Rosenbrock的20次最优值及平均值的变化如表2，当e介于1.5～2.5，算法的适应值较稳定，e=2.0时，适应度值最佳，因此e值取为2.0。图3 r(t)随迭代次数的变化趋势

图2 y和u随迭代次数的变化趋势由于信道分配矩阵ρi是离散变量，因此需要将连续的标准PIO的位置更新策略适当调节。根据文献[15]提出的一种求解离散变量的BPSO(Binary Particle Swarm Optimization)算法，引入Sigmoid函数，将连续的速度值转换成离散的值。Sigmoid函数的表达式为

【参考文献】：
期刊论文
[1]带认知因子的交叉鸽群算法[J]. 陶国娇,李智.  四川大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]移动中继协助下终端直通中面向能效的联合中继选择和资源分配方案[J]. 曲桦,朱正仓,赵季红,唐睿,王璐瑶,曹照鑫.  电子与信息学报. 2017(10)
[3]基于D2D对分组的TDD系统资源分配算法[J]. 张祖凡,王立沙,陈美铃.  计算机研究与发展. 2017(05)

硕士论文
[1]D2D通信系统功率控制算法研究[D]. 李志华.西南交通大学 2013



本文编号：3057769